1.导入python库2.载入数据该数据集收录了⼀96赛季~2016赛季，科⼀整个职业⼀涯的⼀赛记录，共有30697条数据。每⼀条数据都是⼀次出⼀记录，其中包括动作类型，投篮类型，投射距离，投射位置，是否命中等25个特征。在该数据集中我们将以是否命中篮筐为标签值来进⼀分析，带有标签值的数据共25697条。我们将以这25697条数据作为训练数据进⼀建模，来对不带标签的5000条数据进⼀预测。3.标签
各位好，我是乾颐堂大堂子。领取完整实战指南可以私信我，关键词：实战指南1.导入相关python库2.数据处理下载的是两个数据文件，一个是真实数据，一个是测试数据，打开kc_train.csv，能够看到第二列是销售价格，而我们要预测的就是销售价格，所以在训练过程中是不需要销售价格的，把第二列删除掉，新建一个csv文件存放销售价格这一列，作为后面的结果对比。2.1数据说明数据主要包括2014年5月至
各位好，我是乾颐堂大堂子。领取完整实战指南可以私信我，关键词：实战指南0.1-实验简介*文字识别（Optical Character Recognition，OCR）是指将图片、扫描件或PDF、OFD文档中的打印字符进行检测识别成可编辑的文本格式。OCR以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用API
各位好，我是乾颐堂大堂子。领取完整实战指南可以私信我，关键词：实战指南0.1-实验简介*图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。图像识别以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口方式提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取推理结果，帮助用户自动处理关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率
各位好，我是乾颐堂大堂子。领取完整实战指南可以私信我，关键词：实战指南0.1-实验简介自动学习是ModelArts提供的一项服务，可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验，即可实现零基础构建AI模型。本实验将指导学员完成图片分类，物体检测以及预测分析三种场景的学习和使用。图像分类主要是基于图像的内容进行标记，模型可以预测出图像所对应的标签，
各位好，我是乾颐堂大堂子。领取完整实战指南可以私信我，关键词：实战指南通过 jieba 文字分词库对邮件数据集的垃圾邮件和进行文本处理，提取特征。然后调用 sklearn 机器学习库中的朴素贝叶斯算法训练模型，最后推理测试集中邮件是否为垃圾邮件。步骤 1 引入相关依赖的包步骤 2 构建文本处理函数删除其中的干扰字符，例如【】*。，等等，然后分词，剩下的词汇认为是有效词汇。步骤3构建文本读取函数获
各位好，我是乾颐堂大堂子。领取完整实战指南可以私信我，关键词：实战指南~本实验使用的数据集为tennis.txt，主要包含14个样本，每个样本包含天气相关的特征及是否适合打球。步骤1导入依赖步骤2定义函数，生成决策树步骤3定义函数，保存生成的树图步骤4定义函数，用于生成向量化数据函数中，通过pd.Categorical(list).codes可以得到原始数据对应的序号列表，从而将类别信息转化成数
各位好，我是乾颐堂大堂子。领取完整实战指南可以私信我，关键词：“实战指南”~在逻辑回归部分，使用的数据集为自定义的房屋租金和面积相关的数据集，在实验初始阶段会进行定义。步骤1导入依赖步骤2自定义数据集步骤3数据预处理标准化数据，保证每个维度的特征数据方差为1，均值为0。使得预测结果不会被某些维度过大的特征值而主导。查看标准化处理后的数据。步骤4数据拟合步骤5数据预测更多网工提升干货，请关注公众号：
步骤1引入相关依赖的包步骤2构建房价数据集并可视化步骤3模型训练步骤4模型的可视化
1.安装vsftp2.修改ftp配置文件3.安装ssh4.重启服务5.XFTP连接
1、下载Anconda32、新建虚拟环境(tf&ms)2.1、安装tensorflow2.1.1、忽略警报2.2、安装mindspore2.3、安装plt2.4、安装sklearn
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